Resumen

La minimización de la tasa de error de bit (BER) y la maximización de la brecha SNR, dos problemas de optimización de robustez, se resuelven, bajo restricciones de potencia media y bitrate, de acuerdo con la política de waterfilling. Bajo la restricción de potencia pico, las soluciones difieren y este artículo proporciona soluciones de carga de bits de ambos problemas de optimización de robustez sobre canales paralelos independientes. El estudio se basa en un enfoque analítico, utilizando la herramienta de relajación lagrangiana generalizada, y en un enfoque algorítmico de tipo codicioso. Se utilizan expresiones de BER ajustadas para modulaciones de amplitud en cuadratura cuadrada y rectangular. La solución de bit enteros de bitrates continuos analíticos se realiza con un nuevo método secante generalizado. Se demuestra la convergencia asintótica de ambas optimizaciones de robustez para los enfoques analítico y algorítmico. También se demuestra que, en el problema convencional de maximización del margen, la equivalencia entre la maximización de la brecha SNR y la minimización de la potencia no se cumple con la limitación de la potencia pico. A partir de una medida de disimilitud definida, se comparan las soluciones de carga de bits en un canal con desvanecimiento Rayleigh para sistemas multiportadora. Los resultados de la simulación confirman la convergencia asintótica de ambas políticas de asignación de recursos. En el régimen no asintótico, las políticas de asignación de recursos pueden intercambiarse en función de la medida de robustez y del punto de funcionamiento del sistema de comunicación. El bajo esfuerzo computacional permite un buen equilibrio entre rendimiento y complejidad.

• Materias:Redes Inalámbricas Modelo computacional Teoría de códigos Sistemas de comunicación Procesamiento de datos
• Subjects:Wireless Networks Computational Model Code theory Communication systems Data processing
• Palabras claves:políticas de asignación de recursos, problemas de optimización de la robustez, convergencia asintótica, maximización del margen, soluciones de carga, problema convencional de maximización del margen, herramienta de relajación lagrangiana generalizada, nuevo método secante generalizado, modulaciones de amplitud en cuadratura rectangular, tasa de error binario
• Keywords:resource allocation policies, robustness optimization problems, asymptotic convergence, gap maximization, loading solutions, conventional margin maximization problem, generalized lagrangian relaxation tool, new generalized secant method, rectangular quadrature amplitude modulations, bit error rate